2017CCF青年精英大會：技術型創業者怎麼快速完成工業落地

今天，由核算機學會（CCF）主辦、Xtecher協辦的2017CCF青年高手大會在北京舉行。CCF YOCSEF輔導委員會專家、北京航空航天大學教授，工程院院士、虛擬現實技能與體系國家重點試驗室主任趙沁平，科學院深圳先進技能研究院副院長、香港中文大學教授湯曉鴿，baidu開創七劍客之一、首席架構師、酷我音樂開創人、北京大學人工智慧立異中心主任、國家千人方案特聘專家雷鳴等嘉賓出席大會，就怎麼落地人工智慧並迅速完成工業化進行討論和分享。

談及《怎麼做有價值的學識》，趙沁平院士提到了幾個關鍵要素，首要是好奇心，「永久堅持好奇心的人是永久進步的人」，恰是好奇心，「驅動了科學探究「，並使人類「發現了自然規律」；其次是幻想力，它是科學研究的真實要素，假如「邏輯會把你從A帶到B，幻想力能帶你去任何地方」；再次是鍥而不捨的堅持。他以為，科技立異是沒有捷徑的，需求多閱覽、多體察、多交流、多思索。堅持堅持再堅持，某一天徹悟就會產生創意。

堅持、立異並迅速工業化

湯曉鷗的主題講演為《人工智慧的明日，去哪兒》，講演中他表明，不管人工智慧是從科研視點來探尋，還是從創業範疇來開展，都離不開三件事情：

第一，把根底打好，需求花時刻，即要堅持，真實花很長時刻把這個根底打好，做什麼東西都不是說一夜之間就所有人開端做人工智慧了。

第二，要做立異，要做新的東西，不要老是跟在他人後邊走。

第三，把漂在上面的東西落地，並工業化。

關於當下人工智慧在語音識別、自動駕駛以及醫療圖畫確診上的打破，湯曉鷗表明，深度學習需求具有三個中心要素：首要是學習演算法的規劃，他關乎工程師規劃的大腦夠不夠聰明；其次是要有高性能的核算；再次是大數據。

談及在創業的感觸，湯曉鷗坦言，「就像跑百米一樣，要跑的十分快，第一個抵達結尾才幹夠活下來，可是這個跑道滿地都是坑，要麼跑到最快、要麼還沒有起步就掉坑裡死掉了，這個艱難肯定是有的」，但一起以為年輕人捉住機遇，出來創業。

創業公司缺數據難拼巨子、切入筆直場景尋覓方向

在《AI時代，科研怎麼創造工業價值？》的主題講演中，曾是baidu開創七劍客之一的雷鳴以為，將來二十年，人工智慧的開展是不行預期的，並以為，從當下全球前五大市值公司都跟互聯網或許軟體有關來猜測，二十年後，全球前五大市值公司都是人工智慧公司。

並總結出人工智慧的三條完成途徑：將來二十年是弱人工智慧時代，進而是從低技能勞作到高技能勞作的時代；接著是從高數據化工業向低數據化工業開展的時代。

AI的根底是海量數據的支持，但這些本錢一般都把握在巨子手中。而創業公司不管從用戶、流量還是本錢實力來比拼都不在一個段位。對此，雷鳴表明，「不能把數據狹隘化，以為互聯網數據就是這個世界上僅有的數據。咱們要知道，如今互聯網僅僅是有一些工業的數據，比如說阿里是零售業的數據、baidu是信息效勞業的數據、騰訊是關於人的交流和交流的一些數字文娛的數據。可是，醫療數據、交通運輸物流的數據、農業數據、製造業數據、法令數據等許多職業的數據大公司都沒有，這些職業都有許多的時機能夠做」。

關於怎麼做工業需求的科研，雷鳴以為首要應當看到科研和工業之間存在的差異，「看到差異才幹找到聯絡」：

其一，科研重視學術價值，工業則需求聚集出產日子中的實踐需求；

其二，科研偏向於單點打破，工業則對完好的商品或效勞提出請求；

其三，科研不惜代價，而工業則講求傑出的性價比；

進而，科研需求不斷進步，而工業更介意一件商品能不能用、好不好用；

可見，有工業價值的科研首要要處理出產日子中的實踐需求，其非必須構成完好的商品或效勞，再次就是要做到傑出的性價比，最終要使能表現實踐用途。

因而，關於當今許多通過一個技能進行創業的團隊來說，他的主張是：要找到需求、商品化團隊、商業化團隊、調整到工業情緒而且找到商業模式。

「咱們處在一個十分令人振奮和激動人心的時代，AI的技能現已到了打破口」，雷鳴鼓勵創業者，「這些技能會不斷的用在各行各業裡邊，大幅度提升這個職業的功率，處理實踐的疑問，進而使得職業有深遠的開展，我信任將來20年一定會比曩昔20年時機更多」。